印度COVID-19模拟患者数据集1963-2021

印度COVID-19模拟患者数据集1963-2021 数据来源：互联网公开数据 标签：COVID-19,模拟数据,患者特征,症状分析,机器学习,统计建模,数据质量 数据概述： 本数据集包含100万个模拟COVID-19患者的记录，旨在反映COVID-19诊断和患者特征的各种现实方面。数据集涵盖了人口统计信息、临床症状、既往病史（合并症）以及其他在COVID-19诊断和结果中具有重要意义的因素。目标标签Is_Covid_True是根据关键症状和接触史的逻辑条件分配的，使数据集具有科学洞察力，尤其适用于机器学习和统计建模分析。 数据用途概述： 该数据集适用于COVID-19预测模型的训练和测试、风险评估、症状分析、统计分析、假设检验、缺失数据处理方法评估、插补技术评估和探索性数据分析等多种场景。研究人员可以使用此数据集评估不同症状和人口统计因素对COVID-19结果的影响，投资机构可以借助数据识别潜在的投资机会，政策制定者可以利用数据评估相关政策的有效性。 数据集包含100万行和31列，包括人口统计信息、症状和结果。数据集中存在缺失值，以模拟现实中的数据质量问题。 主要字段及其定义如下：

• Patient_ID: 每个患者的唯一标识符
• Name: 随机生成的姓名（使用Faker库）
• Age: 整数值，范围为1到100
• Gender: 分类特征，值为“Male”（男性）、“Female”（女性）和“Other”（其他）
• Blood_Pressure: 血压读数（80-180毫米汞柱）
• Heart_Rate: 心率（每分钟60-120次）
• Fever: 布尔值，表示患者是否有发热
• Cough: 布尔值，表示是否有咳嗽
• Sore_Throat: 布尔值，表示是否有喉咙痛
• Fatigue: 布尔值，表示是否有疲劳症状
• Headache: 布尔值，表示患者是否有头痛
• Breathlessness: 布尔值，表示是否有呼吸困难
• Loss_of_Smell_Taste: 布尔值，表示是否有嗅觉或味觉丧失
• Diarrhea: 布尔值，表示是否有胃肠道症状
• Chest_Pain: 布尔值，表示是否有胸痛
• Body_Ache: 布尔值，表示是否有肌肉痛或身体疼痛
• Runny_Nose: 布尔值，表示是否有流鼻涕
• Vomiting: 布尔值，表示是否有呕吐
• Diabetes: 布尔值，表示患者是否有糖尿病
• Hypertension: 布尔值，表示患者是否有高血压
• Asthma: 布尔值，表示患者是否有哮喘
• Obesity: 布尔值，表示患者是否肥胖
• Smoking: 布尔值，表示患者是否吸烟
• Vaccinated: 布尔值，表示患者是否接种过疫苗
• Travel_History: 布尔值，表示患者是否有近期旅行史
• Contact_with_Positive: 布尔值，表示患者是否与COVID-19阳性个体有过接触
• Comorbidity_Count: 患者拥有的合并症数量（0-5）
• ICU_Admission: 布尔值，表示患者是否被收治在ICU
• Hospitalization_Days: 患者住院的天数

• Is_Covid_True: 目标标签，布尔值，表示患者是否可能为COVID-19阳性，基于症状和条件 目标标签Is_Covid_True的逻辑： 目标列基于以下条件分配：

• 出现关键症状，如发热、咳嗽、呼吸困难或嗅觉/味觉丧失

• 与COVID-19阳性个体有过接触或有近期旅行史 未来工作：
• 添加疫苗接种日期和COVID-19变异株等特征
• 创建反映症状演变和新条件的不同疫情波的数据集
• 扩展数据集以包含国际数据，以实现更广泛的应用 引用： 如果您使用该数据集，请向作者和本存储库致谢。欢迎对数据集进行改进或扩展。